基于深度学习的网络入侵检测技术综述

互联网的发展让人们越来越关注网络安全问题,网络入侵检测已成为检测网络攻击的一种有效手段。通过深入研究,专家和学者们提出了许多深度学习的方法用于网络入侵检测,本文对这些研究方法进行了综述。首先,介绍了网络安全现状,并阐述了网络入侵检测系统的分类、数据集,然后在检测技术层面,重点讨论了自动编码器、卷积神经网络、循环神经网络等基于深度学习的网络入侵检测技术。最后,分析了当前研究中存在的问题,并对该技术的未来发展趋势作出了预测。     

基于深度学习的网络入侵检测研究综述

[目的]互联网的迅速发展给人们的生活带来了极大的便利,然而各种网络攻击行为也日益增加,网络空间面临着严重的威胁.入侵检测在防护网络攻击中发挥着关键作用.[文献范围]近年来,深度学习方法在入侵检测领域得到了广泛应用.本文通过广泛的文献调查,选取了该领域的最新研究工作.[方法]首先介绍了当前的网络安全形势,并总结了入侵检测...     

工业控制网络入侵检测技术研究

随着工业化和信息化融合发展的不断深入,越来越多的互联网技术被应用到了工业控制网络中,其安全问题也随着各类病毒攻击事件的增加而成为人们关注的焦点。入侵检测技术作为主动安全防护措施,可以有效弥补传统安全防护技术的不足。因此,面向工业控制网络的入侵检测技术成为了工控安全领域研究的热点。以基于工业控制网络的入侵检测技术为研究目标,分析了该领域中面临的问题;首先,介绍了工业控制系统的具体结构及其特点;其次,对基于工业控制网络的入侵检测关键技术和方法进行详细解释;最后,对基于工业控制网络的入侵检测技术方法进行总结和展望。     

基于机器学习的物联网入侵检测系统综述

物联网技术的广泛应用在给人们带来便利的同时也造成诸多安全问题,亟需建立完整且稳定的系统来确保物联网的安全,使得物联网对象间能够安全有效地通信,而入侵检测系统成为保护物联网安全的关键技术.随着机器学习和深度学习技术的不断发展,研究人员设计了大量且有效的入侵检测系统,对此类研究进行了综述.比较了现阶段物联网安全与传统的系统...     

网络入侵检测技术综述

入侵检测工作应在计算机网络系统中的关键节点上。介绍入侵检测的基本概念,阐述两类基本的检测技术,详细地论述了入侵检测过程及检测技术面临的挑战与发展趋势。     

基于深度神经网络和联邦学习的网络入侵检测

在高速网络环境中,对复杂多样的网络入侵进行快速准确的检测成为目前亟待解决的问题。联邦学习作为一种新兴技术,在缩短入侵检测时间与提高数据安全性上取得了很好的效果,同时深度神经网络（DNN）在处理海量数据时具有较好的并行计算能力。结合联邦学习框架并将基于自动编码器优化的DNN作为通用模型,建立一种网络入侵检测模型DFC-NID。对初始数据进行符号数据预处理与归一化处理,使用自动编码器技术对DNN实现特征降维,以得到DNN通用模型模块。利用联邦学习特性使得多个参与方使用通用模型参与训练,训练完成后将参数上传至中心服务器并不断迭代更新通用模型,通过Softmax分类器得到最终的分类预测结果。实验结果表明,DFC-NID模型在NSL-KDD与KDDCup99数据集上的准确率平均达到94.1%,与决策树、随机森林等常用入侵检测模型相比,准确率平均提升3.1%,在攻击类DoS与Probe上,DFC-NID的准确率分别达到99.8%与98.7%。此外,相较不使用联邦学习的NO-FC模型,DFC-NID减少了83.9%的训练时间。     

基于深度学习的网络入侵检测技术研究

随着互联网技术的不断进步,日益增加的网络规模给网络安全带来了新的挑战。深度学习具有处理高纬度海量数据的能力,因此将深度学习用于网络入侵检测成为学者研究的重点。基于此,首先介绍了当前的网络安全形势和入侵检测概念,其次分析了基于深度学习模型的网络入侵检测的实验过程,最后阐述了当前研究存在的问题以及解决这些问题的措施。     

网络入侵检测技术研究综述

入侵检测是保护信息安全的重要途径,对网络应用的发展具有重要意义与深远影响。本文介绍了入侵及入侵检测的概念,指出了入侵检测系统具有的功能及入侵检测的过程,并对入侵检测系统的分类与入侵检测的方法进行了简要分析,最后提出了入侵检测技术的主要发展方向,为进一步研究提供参考。     

网络入侵检测技术综述

随着网络技术飞速发展和网络规模的不断扩大,网络安全已经成为全球性的重要问题之一。概述了网络入侵检测技术的发展历史及其通用模型,对入侵检测系统的分类和入侵检测的方法进行了分析,讨论了该领域尚存在的问题。     

基于WOA-XGBoost模型的网络入侵检测

网络入侵检测系统(NIDS)是检测网络攻击和维护网络安全的关键技术之一,是网络安全领域中的重要研究方向;近年来,研究者利用机器学习算法来完成入侵检测任务并取得了很好的成果,但检测效率和精确率有待进一步提升;在对鲸鱼优化算法(WOA)和极限梯度提升算法(XGBoost)的特点进行实验和对比分析的基础上,提出了WOA-XGBoost模型,首先构建基于XGBoost的分类模型,然后利用WOA算法自适应搜索XGBoost的最优参数,最后基于NSL-KDD数据集评估所提出WOA-XGBoost模型的性能;实验结果表明,该模型在分类精确率、准确率、召回率和AP指标方面均优于其他模型如XGBoost、随机森林、Adaboost和LightGBM;该工作也为群体智能优化算法在网络入侵检测中的应用提供了依据。     

网络未知攻击检测的深度学习方法

为了实现入侵检测系统对未知攻击类型的检测,提出基于深度学习的网络异常检测方法。利用置信度神经网络,对已知类型流量和未知攻击流量进行自适应判别。基于深度神经网络,制定置信度估计方法评估模型分类结果,训练模型面向已知类型流量时输出高置信度值,识别到未知攻击流量时输出低置信度值,从而实现对未知攻击网络流量的检测,并设计自适应损失平衡策略和基于学习自动机的动态正则化策略优化异常检测模型。在网络异常检测UNSW-NB15和CICIDS 2017数据集上进行仿真实验,评估模型效果。结果表明,该方法实现了未知攻击流量的有效检测,并提高了已知类型流量的分类效果,从而增强了入侵检测系统的综合性能。     

网络入侵检测技术浅析

随着网络技术的飞速发展,入侵检测技术已成为网络安全关注的热点。该文介绍了入侵检测的基本概念和入侵检测系统的通用模型,详细地阐述了入侵检测系统的分类,探讨了入侵检测技术面临的主要问题及其发展趋势。     

基于博弈论的入侵检测与响应优化综述

当前网络规模急剧增加, 各类入侵过程也逐渐向复杂化、多样化的趋势发展。网络攻击带来的损失越来越严重, 针对各类安全事件的检测发现以及查处响应也变得日益困难。为了快速识别各类网络安全事件并做出相应的响应, 入侵检测与响应技术变得越来越重要。入侵检测系统(IDS)能否识别复杂的攻击模式以及分析大量的网络流量主要取决于其精度和配置, 这使得入侵检测与响应的优化问题成为网络与系统安全的重要需求, 并且成为一个活跃的研究主题。现有的研究成果已经提出了很多可以优化入侵检测和响应效率的方法, 其中, 将博弈论应用在入侵检测与响应的研究日益增多。博弈论提供了一种框架去捕获攻击者和防御者的交互, 采用了一种定量的方法评估系统的安全性。本文在分析了入侵检测与响应系统和博弈论的基本原理的基础上, 介绍了当前基于博弈论的入侵检测与响应优化问题的现有解决方案, 并且讨论了这些解决方案的局限性以及给出了未来的研究方向。首先, 详细介绍了入侵检测与博弈论的背景知识, 回顾了常用的入侵检测系统基本原理, 评估方法, 常用的数据集以及经典的安全领域中的博弈论模型。其次, 按照基于博弈论的入侵检测与响应优化问题的类型进行了分类介绍, 根据攻击的先后顺序对网络安全架构优化、 IDS 配置与效率优化、 IDS 的自动化响应优化以及分布式入侵检测架构优化等技术的研究现状进行归纳、分析、总结, 并分析了现有方案的优缺点, 进而分析可能的解决方案。然后针对将博弈论应用于入侵检测与响应中面临的挑战进行了分析与讨论。最后展望了未来的研究方向以及发展趋势。     

基于自编码器的网络异常检测研究综述

网络入侵检测技术是指对危害计算机系统安全的行为进行检测的方法,它是计算机网络安全领域中的必不可少的防御机制。目前,基于有监督学习的网络异常入侵检测技术具有较高的效率和准确率,该类方法获得了广泛关注,取得了大量的研究成果。但是这类方法需要借助大量标注样本进行模型训练。为减少对标注样本依赖,基于无监督学习或半监督学习的网络入侵检测技术被提出,并逐渐成为该领域的研究热点。其中,基于自编码器的网络异常检测技术是这方面技术的典型代表。该文首先介绍了各类自编码器的基本原理、模型结构、损失函数和训练方法。然后在此基础上将其分为基于阈值和基于分类的方法。其中,基于阈值的方法用又可分为基于重构误差和基于重构概率两类。合适的阈值对异常检测技术的成败至关重要,该文介绍了三种阈值的计算方法。接着对比分析了多个代表性研究工作的方法、性能及创新点,最后对该研究中存在的问题做了介绍,并对未来的研究方向做了展望。     

基于主成分分析和循环神经网络的入侵检测模型

针对网络数据特征维度高、现有的入侵检测方法准确率低的问题,该文提出了一种基于主成分分析(PCA)和循环神经网络(RNN)的入侵检测方法PCA-RNN。该方法先对网络数据进行预处理,通过主成分分析法对数据进行特征降维和降噪,找出含有最大信息的主成分特征子集,然后对处理后的数据使用循环神经网络进行分类训练。实验使用基于Python的TensorFlow平台,并采用NSL-KDD作为实验数据集。实验结果表明,与常用的基于机器学习和深度学习方法的入侵检测技术相比较,该文提出的入侵检测方法可有效地提高检测的准确性。     

网络入侵检测系统的研究

入侵检测是提高网络安全性的有效手段。本文介绍了入侵检测的原理和方法,并详尽分析了几个实际的网络入侵检测系统,最后简要总结了网络入侵检测系统的发展方向。     

针对网络入侵检测系统的分析

入侵检测是提高网络安全性的有效手段。本文介绍了入侵检测的原理和方法,并详尽分析了几个实际的网络入侵检测系统,最后简要总结了网络入侵检测系统的发展方向。